pythonで簡単にヒストグラム(histogram plot)を描く3つの方法

最短・最速で脱プログラミング初心者｜Skill Hacks（スキルハックス）

使用ライブラリ３選
使用するエネルギーデータ
ライブラリがあればpythonでヒストグラム(histogram)は楽勝です

使用ライブラリ３選

下の３つを使用して、ヒストグラム(histogram)を描きたいと思います。

pandas
plotly
seaborn

matplotlibは、自由度は高いですが初心者には難しいため除外しています。

使用するエネルギーデータ

今回は、こちらのデータを使用します。

ライブラリがあればpythonでヒストグラム(histogram)は楽勝です

importするライブラリとデータフレームは下記のようにします。

import seaborn as sns
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.read_csv('./sample.csv',encoding='shift-jis',index_col=[0],parse_dates=[0])

pandasでヒストグラム(histogram)を描く

pandasでは、データフレームから直接ヒストグラム(histogram)を描くことができます。

df['電力量'].hist(bins=50,figsize=(15,5))

pandas.DataFrame.plot.hist — pandas 1.4.3 documentation

plotlyでヒストグラム(histogram)を描く

plotlyでは、データフレームのほかに、xに使用するデータをstrで指定します。

px.histogram(df,x='電力量',nbins=50)

Histograms

Over 29 examples of Histograms including changing color, size, log axes, and more in Python.

seabornでヒストグラム(histogram)を描く

seabornは、デフォルトグラフでもそれなりにおしゃれになるので、見栄えはよいです。

import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(15,5))
sns.histplot(df['電力量'],bins=50)

Stacked histogram on a log scale — seaborn 0.11.2 documentation

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最も簡単に描けるのは、pandasのヒストグラム(histogram)かと思います。なぜなら、データフレームですでに読み込んだ後にメソッドを追記するだけでできるからです。

ただし、データ分析を行う場合は、Try&Errorになるかと思うので、インタラクティブに動かせるplotyに軍配が挙がるかもしれません。

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